Segmentasyon ile ilgili yayımlanan haberleri tek sayfada keşfet.
BAMR-Net, BT görüntülerindeki belirsiz tümör sınırlarını çok ölçekli artık öğrenmeyle ayırırken radyomik-derin füzyon ve tümör çevresi bağlamını kullanan modeller sırasıyla yüzde 90,38 ve yüzde 93,27 test doğruluğuna ulaştı.
Açık CPTAC-HNSCC verilerindeki 100 hastayı kullanan yaklaşım, tümör ve karotis segmentasyonlarını birleştirip en kısa mesafe ile sarılım açısını hesapladı; tümör segmentasyonunda yüzde 86 F1 ve yüzde 75 IoU elde etti.
Çok modlu tıbbi görüntüler için geliştirilen AMIS-Net; karaciğer tümörü ve beyin kanaması vakalarında küçük yapıların segmentasyonunu güçlendirirken hekimlerin değerlendirme süresini belirgin biçimde kısalttı.
